デフォルトの分散テンソルフロー1.0のスパークにおけるテンソルフローの違いは何ですか？

Question

私は上司から言われたように、サーバにスパークしてテンソルフローをインストールしようとしています。使いやすいと思ったからです。しかし、テンソルフローのウェブサイトでデフォルトの分散テンソルフローも学びました。どのような専門家がこれらの2つのディストリビューションの違いを教えてくれますか？自動的にパラメータサーバまたはワーカーを割り当てますか？

ありがとうございます。

Answer 1

私は最終的にTensorflowOnSpark（TFOS）をサーバーにインストールし、既定の分散Tensorflow（TF）と比較しました。そして、私の結論は次のとおりです。

は

長所：

1. TFOSがより自動化されています。クラスター内のどのノードをPSノードとして定義する必要はありません。また、すべてのノードに同じコードをアップロードする必要はありません。
2. トレーニングを開始するために、各ノードにコマンドラインを入力する必要はありません。
3. TFOSで実行するコードの変更はあまりありません。

短所：

1. いつか、2つのワーカーノードが自動的に同じGPUコア（二つのコアを有するK80）に割り当てられます。そして、メモリ不足の問題が発生します。
2. 実行する前に、コマンドラインで長い構成リストを入力する必要があります。
3. PSノードにするノードを指定することはできません。

私が間違っている場合は、私を修正してください。